Application of nDATA Workflow for Semi-Quantitative Screening of 1094 Pesticide Residues in Fruits and Vegetables Using UHPLC/ESI Q-Orbitrap Full MS/vDIA
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cost-effective multi-residue pesticide methods with a broad detection scope are desired for risk-based monitoring programs. OBJECTIVE: The aims were to evaluate the nDATA (non-target data acquisition for target analysis) workflow using ultra high performance liquid chromatography/electrospray ionization quadrupole-Orbitrap mass spectrometry (UHPLC/ESI quadrupole-Orbitrap (Q-Orbitrap)) and semi-quantitate 1094 pesticides in fruits and vegetables. METHODS: Pesticide extracts from fresh produce were prepared using the Quick, Easy, Cheap, Effective, Rugged and Safe (QuEChERS) procedure. nDATA was carried out by utilizing UHPLC/ESI Q-Orbitrap full MS scan and variable data independent acquisition (UHPLC/ESI Q-Orbitrap full MS/vDIA MSMS). Data were processed using a compound database (CDB, 1094 pesticides) and one-point standard calibration with internal standards for semi-quantitation. Data processing criteria were based on Retention Time (±0.5 min) and mass accuracy of a Precursor ion (±5 ppm; RTP by full MS), or Retention Time (±0.5 min) and mass accuracy of a precursor ion (±5 ppm) and that of its Fragment Ion (±10 ppm; RTFI by full MS/vDIA). RESULTS: RTP found 1010 and 1094 pesticides, while RTFI identified 906 and 1029 pesticides at 10 and 100 μg/kg, respectively. RTF detected all 30 LC-amenable pesticides and RTFI identified 29 of 30 LC-amenable pesticides in eight proficiency testing samples. There were 42 pairs of co-eluting isomeric pesticides and 5 pairs of isobaric pesticides that were not separated by mass resolving power and/or chromatographic separation (retention time difference ΔtR <0.12 min) with the current instrument parameter settings. CONCLUSION: The validated nDATA workflow using UHPLC/ESI Q-Orbitrap full MS/vDIA MSMS proved to be a comprehensive detection method for semi-quantitative screening of 1094 pesticides in fruits and vegetables. HIGHLIGHTS: nDATA combines both non-target data acquisition and target analysis. The non-target data acquisition generates data for retrospective analysis of a large number of pesticides (over 1000). The target analysis using a CDB and a one-point standard calibration affords confidence in semi-quantitative screening results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».